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Verbessern Sie Ihr Service Request Management

Optimieren Sie Ihre Effizienz in ServiceNow mit unserem Leitfaden in Anleitung in 6-Schritte-Guidenn.
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Service Request Management in ServiceNow optimieren für schnellere Lösungen

Service-Requestnprozesse leiden oft unter versteckten Verzögerungen und unnötigen Schritten. Unsere Plattform deckt diese Ineffizienzen auf und zeigt Sie genau, wo Engpässe entstehen. Durch die Analyse Ihres Prozessflusses können Sie Verbesserungsmöglichkeiten identifizieren. Dies führt zu schnelleren Bearbeitungszeiten und erhöhter Zufriedenheit.

Laden Sie unsere vorkonfigurierte Datenvorlage herunter und gehen Sie häufige Herausforderungen an, um Ihre Effizienz-Ziele zu erreichen. Befolgen Sie unseren Sechs-Schritte-Verbesserungsplan und einsetzen Sie den Leitfaden zur Datenvorlage, um Ihre Abläufe zu optimieren.

Detaillierte Beschreibung anzeigen

Warum die Optimierung des Service Request Managements wichtig ist

Das Service Request Management ist ein Grundlage effizienter IT- und Geschäftsabläufe und beeinflusst direkt die Produktivität und Zufriedenheit der Benutzer. In vielen Unternehmen sind Service-Requestnn, die über Plattformen wie ServiceNow abgewickelt werden, die primäre Schnittstelle für Mitarbeiter und Kunden, um auf Dienste, Informationen oder Support zuzugreifen. Diese Prozesse leiden jedoch häufig unter verborgenen Ineffizienzen, die zu längeren Bearbeitungszeiten, erhöhten Betriebskosten und frustrierten Benutzern führen. Ohne ein klares, durchgängiges Verständnis des Anfrageflusses wird die Identifizierung der Ursachen für Verzögerungen, Nacharbeiten oder Nichteinhaltung zu einer erheblichen Herausforderung. Verzögerungen bei der Erfüllung einer einfachen Anfrage können sich zu vollständigeren Geschäftsstörungen ausweiten, was die kontinuierliche Verbesserung dieses Prozesses für die Aufrechterhaltung hoher Servicelevels und operativer Exzellenz unerlässlich macht.

Wie Process Mining Ihre ServiceNow-Workflows beleuchtet

Process Mining bietet einen revolutionären Ansatz, um Ihr Service Request Management in ServiceNow zu verstehen und zu verbessern. Anstatt sich auf Annahmen oder anekdotische Beweise zu verlassen, verwendet Process Mining die tatsächlichen Event-Logs, die von ServiceNow generiert werden, insbesondere aus Tabellen wie sc_request, sc_req_item und sc_task, um den vollständigen Weg jeder Service-Requestn zu rekonstruieren. Indem jede Service Request ID als eindeutiger Fallbezeichner behandelt wird, visualisiert es Ihren Prozess, wie er tatsächlich abläuft, und nicht nur, wie er konzipiert ist. Diese durchgängige Ansicht ermöglicht Sie:

  • Reale Prozessabläufe aufdecken: Sehen Sie die häufigsten Wege, die Anfragen nehmen, zusammen mit allen Abweichungen, Nacharbeitsschleifen und unerwarteten Schritten.
  • Engpässe identifizieren: Lokalisieren Sie spezifische Aktivitäten, Teams oder Genehmigungsphasen, in denen Anfragen hängenbleiben, was zu erheblichen Verzögerungen führt und die Durchlaufzeiten verlängert.
  • Leistungsfähigkeit-Metriken analysierenn: Messen Sie präzise Key Leistungsfähigkeit Indicators (KPIs) wie die durchschnittliche Bearbeitungszeit, Wartezeiten und die Einhaltung von SLAs für verschiedene Servicetypen oder Anfragekategorien.
  • Nichteinhaltung erkennen: Identifizieren Sie Fälle, in denen Anfragen Standardprozeduren umgehen oder interne Richtlinien nicht erfüllen, und zeigen Sie Bereiche für eine verbesserte Governance auf.

Dieser Datengesteuerte Ansatz liefert objektive Einblicke, wo und warum Ihr Service Request Management-Prozess Mängel aufweist, und ebnet den Weg für gezielte und effektive Verbesserungen.

Schlüsselbereiche für die Prozessoptimierung

Durch die Nutzung von Process Mining-Erkenntnissen können Sie Ihre Verbesserungsbemühungen auf kritische Bereiche innerhalb Ihres Service Request Management-Prozesses konzentrieren. Häufige Bereiche, in denen Unternehmen erhebliche Verbesserungen erzielen, sind:

  • Anfrageerfassung optimieren: Optimierung der anfänglichen Einreichungs- und Triage-Phasen, um sicherzustellen, dass Anfragen von Anfang an korrekt kategorisiert und weitergeleitet werden, wodurch anfängliche Fehlleitungen reduziert werden.
  • Übergaben und Nacharbeit reduzieren: Identifizierung unnötiger Übergaben zwischen Teams oder wiederholter Schritte, die durch unzureichende Informationen verursacht werden, was zu einem direkteren und effizienteren Lösungsweg führt.
  • Genehmigungs-Workflows beschleunigen: Analyse von Genehmigungsengpässen, Identifizierung langsamer Genehmiger oder komplexer Genehmigungsketten, die innerhalb von ServiceNow vereinfacht oder automatisiert werden können.
  • Ressourcenallokation optimieren: Verstehen, welche Teams oder Agenten über- oder unterlastet sind, was eine bessere Verteilung der Arbeitslast und reduzierte Wartezeiten ermöglicht.
  • Automatisierungsmöglichkeiten erweitern: Identifizierung sich wiederholender manueller Aufgaben, die sich hervorragend für die Automatisierung eignen, um Agenten für komplexere Probleme freizuschalten.
  • Zusammenarbeit mit Anbietern verbessern: Wenn externe Anbieter beteiligt sind, analysierenn Sie den Einfluss ihrer Reaktionszeiten auf die gesamte Durchlaufzeit der Service-Requestn.

Durch die Konzentration auf diese spezifischen Bereiche können Sie Änderungen implementieren, die messbare Auswirkungen auf Ihre operative Effizienz haben.

Erwartete Resultate und geschäftlicher Nutzen

Die Implementierung von Prozessoptimierungen, die durch Process Mining im Service Request Management vorangetrieben werden, bringt greifbare Vorteile für Ihr gesamtes Unternehmen. Sie können erwarten:

  • Service-Requestnn-Durchlaufzeit erheblich reduzieren: Schnellere Bearbeitung von Anfragen, was zu einer zügigeren Servicebereitstellung führt.
  • Operative Effizienz steigern: Durch die Eliminierung von Verschwendung und die Optimierung von Workflows können Ihre Teams mehr Anfragen mit den gleichen oder weniger Ressourcen bearbeiten.
  • SLA-Einhaltung verbessern: Service Level Agreements konsequent erfüllen und übertreffen, wodurch Vertrauen und Zuverlässigkeit gestärkt werden.
  • Kunden- und Mitarbeiterzufriedenheit steigern: Ein effizienterer und transparenterer Anfrageprozess führt zu zufriedeneren Benutzern.
  • Betriebskosten senken: Reduzierter manueller Aufwand, weniger Eskalationen und optimierte Ressourcennutzung tragen direkt zu Kosteneinsparungen bei.
  • Datenbasierte Entscheidungsfindung ermöglichen: Überwinden Sie Vermutungen und treffen Sie fundierte strategische Entscheidungen auf der Grundlage realer ProzessleistungsDaten, wodurch Sie Ihr Service Request Management kontinuierlich verbessern.

Diese Resultate führen gemeinsam zu einer besseren Servicebereitstellung und einer robusteren, reaktionsfähigeren Organisation.

Beginnen Sie Ihre Verbesserungsreise

Zu verstehen, wie das Service Request Management in ServiceNow verbessert werden kann, beginnt damit, Ihren Prozess klar zu erkennen. Diese detaillierte Analyse, die durch Process Mining ermöglicht wird, bietet die notwendige Klarheit, um genau zu identifizieren, wo Ihr Prozess Aufmerksamkeit benötigt. Durch die Nutzung dieser Erkenntnisse können Sie die Durchlaufzeit des Service Request Managements reduzieren, Engpässe beseitigen und sicherstellen, dass Ihre Servicebereitstellung so effizient und effektiv wie möglich ist. Beginnen Sie noch heute Ihre Reise zu einem optimierten und kundenorientierten Service Request Management-Prozess.

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Häufige Probleme & Herausforderungen

Identifizieren Sie, welche Herausforderungen Sie beeinträchtigen.

Service-Requestnn dauern oft zu lange in der Bearbeitung, was zu frustrierten Benutzern und negativen Auswirkungen auf die Produktivität im gesamten Unternehmen führt. Verlängerte Bearbeitungszyklen beeinträchtigen direkt die Benutzerzufriedenheit und können die Betriebskosten aufgrund des verlängerten Ressourceneinsatzes erhöhen.
ProcessMind deckt auf, wo in Ihrem Service Request Management Prozess Verzögerungen auftreten, indem es tatsächliche Event-Logs von ServiceNow analysiert. Es visualisiert die kritischen Pfade und identifiziert spezifische Aktivitäten oder Übergaben, die zu verlängerten Bearbeitungszeiten beitragen, und ermöglicht so eine gezielte Optimierung.

Viele Service-Requestnn erfüllen ihre definierten Service Level Agreements (SLAs) nicht, was zu Strafen, geringerem Kundenvertrauen und Reputationsschäden führt. Konsistente SLA-Verstöße weisen auf zugrunde liegende Ineffizienzen und Engpässe im Servicebereitstellungs-Workflow hin, die sofortige Aufmerksamkeit erfordern.
ProcessMind hilft, die genauen Phasen und Einflussfaktoren zu identifizieren, die zu SLA-Verstöße in Ihrem ServiceNow Service Request Management führen. Durch den Vergleich der tatsächlichen Prozessausführung mit den definierten Zielen werden nicht konforme Pfade hervorgehoben und Datengestützte Erkenntnisse zur Verbesserung der Einhaltung geliefert.

Agenten führen häufig redundante Schritte aus oder bearbeiten bereits abgeschlossene Aufgaben erneut, was die Bearbeitungszeiten erheblich verlängert und wertvolle Ressourcen verschwendet. Dies resultiert oft aus unklaren Verfahren, unzureichenden Informationen oder ineffizienten Übergaben, was zu erhöhten Betriebskosten führt.
ProcessMind visualisiert alle Abweichungen und Wiederholungsschleifen in Ihrem Service Request Management-Prozessfluss, der aus ServiceNow extrahiert wird. Es quantifiziert die Häufigkeit von Nacharbeitsaktivitäten und identifiziert die Grundursachen, wodurch Sie Workflows optimieren und unnötigen Aufwand reduzieren können.

Service-Requestnn werden oft über mehrere, nicht standardisierte Pfade bearbeitet, was es schwierig macht, die Qualität aufrechtzuerhalten, die Leistung vorherzusagen und neue Agenten konsistent zu schulen. Dieser Mangel an Standardisierung führt zu Ineffizienzen, erhöht die Fehlerraten und behindert die Skalierbarkeit.
ProcessMind entdeckt automatisch alle tatsächlichen Prozessvarianten innerhalb Ihres Service Request Managements in ServiceNow. Es hebt Abweichungen vom beabsichtigten Standardprozess hervor, wodurch Sie ineffiziente Pfade identifizieren und Best Practices für mehr Konsistenz und Effizienz durchsetzen können.

Service-Requestnn werden unnötigerweise häufig zwischen mehreren Agenten oder Teams weitergegeben oder mehrfach neu zugewiesen, was zu Verzögerungen und Verwirrung führt. Jede zusätzliche Übergabe erhöht das Fehlerrisiko und verlängert die gesamte Bearbeitungszeit, was die Benutzerzufriedenheit beeinträchtigt.
ProcessMind bildet den gesamten Weg jeder Service-Requestn ab und zeigt alle Übergaben zwischen Agenten und Teams in ServiceNow klar auf. Es quantifiziert die Anzahl der Neuzuordnungen und identifiziert ineffiziente Übergabemuster, wodurch Sie die Ressourcenzuteilung und Teamzusammenarbeit optimieren können.

Service-Requestnn stocken häufig, weil Agenten auf zusätzliche Informationen vom Anfragenden warten, was die Bearbeitungszeiten erheblich verlängert. Dies deutet oft auf Probleme mit der anfänglichen Klarheit der Anfrage oder einen ineffizienten Informationsbeschaffungsprozess hin, was sowohl Agenten als auch Benutzer frustriert.
ProcessMind identifiziert präzise, wo und wie oft die "Information Requested from Requestor" Aktivität erhebliche Verzögerungen in Ihrem Service Request Management Prozess verursacht. Durch die Analyse der Wartezeiten hilft es, Formulare oder Kommunikationsstrategien innerhalb von ServiceNow zu optimieren.

Kritische Genehmigungsschritte führen zu unvorhergesehenen Verzögerungen im Service-Requestnn-Lebenszyklus, deren genaue Auswirkungen und Lokalisierung jedoch oft unklar sind. Diese Engpässe können den gesamten Prozess verlangsamen, eine zeitnahe Servicebereitstellung verhindern und Geschäftsabläufe beeinträchtigen.
ProcessMind visualisiert die gesamte Genehmigungskette innerhalb des Service Request Managements und zeigt genau auf, wo Anfragen in ServiceNow stecken bleiben oder verlängerte Wartezeiten erfahren. Es identifiziert spezifische Genehmigungsschritte oder Personen, die Verzögerungen verursachen, und ermöglicht gezielte Workflow-Verbesserungen.

Agenten oder Teams können ungleichmäßig ausgelastet sein, was dazu führt, dass einige überlastet sind, während andere unterausgelastet sind, was die gesamte Servicebereitstellung und Moral negativ beeinflusst. Dieses Ungleichgewicht mindert die Effizienz und kann zu längeren Warteschlangen sowie verpassten SLA-Zielen beitragen.
ProcessMind analysiert die Arbeitslastmuster der Agenten und Wartezeiten über Ihren Service Request Management-Prozess in ServiceNow hinweg. Es identifiziert überlastete Ressourcen und unterausgelastete Teams und liefert Daten, um Aufgaben effektiver zu verteilen und die Personalbestände zu optimieren.

Die Einbindung externer Anbieter für spezifische Service-Requestnn-Aufgaben führt oft zu erheblichen Verzögerungen und mangelnder Transparenz bezüglich des Fortschritts. Eine schlechte Koordination mit Anbietern kann die Bearbeitungszeiten verlängern, Kosten erhöhen und die Gesamtqualität des Dienste beeinträchtigen.
ProcessMind verfolgt den gesamten Lebenszyklus von Service-Requestnn, die externe Anbieter betreffen, von der Aktivität „External Vendor Engaged“ bis zur Lösung, innerhalb Ihrer ServiceNow-Daten. Es quantifiziert die Dauer und identifiziert spezifische Engpässe in anbieterabhängigen Pfaden, wodurch ein besseres Anbietermanagement ermöglicht wird.

Probleme werden zwar erkannt, doch die zugrunde liegenden Ursachen für Verzögerungen, Nacharbeiten oder SLA-Verstöße sind oft nicht vollständig verstanden, was zu ineffektiven Lösungen führt. Ohne eine präzise Ursachenanalyse sind Prozessoptimierungen oberflächlich und erzielen oft keine nachhaltige Wirkung.\nProcessMind geht über oberflächliche Metriken im Service Request Management hinaus, indem es die tatsächliche Abfolge von Ereignisse aufzeigt, die zu spezifischen Problemen in ServiceNow führen. Es ermöglicht Sie, Prozessvarianten und Attribute detailliert zu analysierenn, um die wahren Treiber von Ineffizienzen und suboptimaler Leistungsfähigkeit aufzudecken.

Die Sicherstellung, dass jede Service-Requestn regulatorische Anforderungen und interne Richtlinien einhält, ist maßgeblich, aber die manuelle Verfolgung macht sie anfällig für Fehler und Auditfehler. Nichteinhaltung kann zu erheblichen finanziellen Strafen und Reputationsschäden führen.
ProcessMind bietet einen unveränderlichen, auditierbaren Pfad für jeden Schritt, der für jede Service-Requestn in ServiceNow unternommen wird, und vergleicht die tatsächliche Ausführung mit den Compliance-Regeln. Es kennzeichnet automatisch Abweichungen, stellt die Einhaltung von Richtlinien sicher und reduziert Auditrisiken in Ihrem Service Request Management.

Benutzer äußern häufig Unzufriedenheit mit der Geschwindigkeit, Klarheit oder Effektivität der Bearbeitung von Service-Requestnn, was zu einem Rückgang der internen oder externen Kundenzufriedenheit führt. Dies kann die gesamte organisatorische Produktivität und die Wahrnehmung von IT-Diensten beeinträchtigen.\nProcessMind korreliert Prozesseffizienzdefizite, wie lange Bearbeitungszeiten oder mehrfache Neuvergaben, direkt mit potenziellen Auswirkungen auf die Benutzererfahrung in Ihrem ServiceNow Service Request Management. Durch die Straffung des zugrunde liegenden Prozesses trägt es dazu bei, die Bearbeitungsgeschwindigkeit und Kommunikation zu verbessern und so die Zufriedenheit zu steigern.

Typische Ziele

Definieren Sie, wie Erfolg aussieht

Übermäßige Bearbeitungsverzögerungen frustrieren Benutzer und beeinträchtigen die GesamtProduktivität, was zu höheren Betriebskosten im Service Request Management führt. Das Erreichen schnellerer Bearbeitungszeiten ist maßgeblich für die Steigerung der Kundenzufriedenheit und die Verbesserung der Effizienz der Servicebereitstellung.ProcessMind visualisiert tatsächliche Prozessabläufe in ServiceNow und identifiziert genau, wo Anfragen stocken oder vom optimalen Pfad abweichen. Es quantifiziert die Auswirkungen dieser Verzögerungen und schlägt Automatisierungs- oder parallele Aufgabenausführungsmöglichkeiten vor, um die Bearbeitungszeiten um 25% oder mehr zu verkürzen, was eine messbare Verbesserung durch Reduzierung der Durchlaufzeit ermöglicht.

Die konsequente Nichteinhaltung von Service Level Agreements führt zu potenziellen Strafen, schädigt das Vertrauen und weist auf Ineffizienzen im Service Request Management hin. Das Erreichen dieser Ziele ist maßgeblich für die Aufrechterhaltung hoher Servicequalität und die Sicherstellung des Kundenvertrauens.ProcessMind überwacht die SLA-Leistungsfähigkeit in Echtzeit und hebt Anfragen hervor, die Gefahr laufen, Fristen innerhalb von ServiceNow zu überschreiten. Es identifiziert die Grundursachen der Nichteinhaltung, wie spezifische Agentenwarteschlangen oder Aktivitätssequenzen, und ermöglicht so gezielte Interventionen, um die Einhaltung auf 95 % oder höher zu steigern.

Nacharbeit verschwendet wertvolle Ressourcen, verlängert Bearbeitungszeiten und führt zu Frustration bei Agenten und Anfragenden im Service Request Management. Die Minimierung wiederholter Aufgaben ist ein wichtiger Faktor für betriebliche Effizienz und Kostenreduzierung.ProcessMind deckt versteckte Schleifen und wiederholte Aktivitäten in ServiceNow Workflows auf, quantifiziert deren Häufigkeit und Auswirkungen. Durch die präzise Identifizierung der Prozessschritte, in denen Nacharbeit entsteht, hilft es, gezielte Prozessänderungen zu entwerfen, um mindestens 20% dieser verschwenderischen Vorfälle zu eliminieren und die Betriebskosten erheblich zu senken.

Übermäßige Prozessvariation führt zu Inkonsistenzen, Fehlern und unvorhersehbarer Servicequalität im Service Request Management. Standardisierung stellt ... sicher vorhersehbare Resultate, verbessert die Effizienz und erleichtert die Schulung.ProcessMind entdeckt alle tatsächlichen Prozessvarianten in ServiceNow, nicht nur die theoretischen. Es identifiziert nicht-konforme Pfade und deren Häufigkeit, wodurch Organisationen Best Practices durchsetzen und 80% der Kernanfragepfade standardisieren können, was zu größerer Kontrolle und reduzierten Schulungskosten führt.

Häufige und unnötige Übergaben zwischen Agenten oder Teams verursachen Verzögerungen, schaffen Kommunikationslücken und erhöhen die gesamten Durchlaufzeiten im Service Request Management. Die Straffung dieser Übergänge verbessert den Prozessfluss erheblich.ProcessMind visualisiert jede Übergabe innerhalb von ServiceNow, identifiziert Muster unnötiger Neuvergaben und deren präzisen Einfluss auf die Bearbeitungszeit. Es hilft, Workflows neu zu gestalten, um die Teamzusammenarbeit zu optimieren und unProduktive Übergaben um 30% zu reduzieren, wodurch die Gesamtprozessgeschwindigkeit erhöht wird.

Verzögerungen bei der Beschaffung notwendiger Informationen von Anfragenden oder anderen Stakeholdern verlängern die Bearbeitungszeiten im Service Request Management erheblich. Eine schnelle und effiziente Datenerfassung ist maßgeblich, um die Prozessgeschwindigkeit aufrechtzuerhalten.ProcessMind identifiziert spezifische Punkte im ServiceNow-Prozess, an denen Informationsanfragen große Verzögerungen verursachen. Es quantifiziert die Wartezeiten und hilft, proaktive Datenerfassungsstrategien oder Automatisierung zu implementieren, wodurch die Informationsbeschaffung um 40% beschleunigt wird, um Anfragen effizient voranzutreiben.

Versteckte Engpässe, insbesondere in komplexen Genehmigungs-Workflows, können den Ablauf des Service Request Managements erheblich behindern, was zu verlängerten Verzögerungen und frustrierten Benutzern führt. Die Identifizierung dieser Einschränkungen ist maßgeblich für die Prozessoptimierung.ProcessMind bietet eine transparente, Datengestützte Ansicht aller Aktivitäten innerhalb von ServiceNow, die genau aufzeigt, wo sich Anfragen ansammeln und die Dauer dieser Verzögerungen quantifiziert. Es identifiziert die genauen Prozessschritte oder Ressourcen, die Engpässe verursachen, und ermöglicht gezielte Verbesserungen, um diese effektiv zu beheben.

Eine suboptimale Ressourcenauslastung, einschließlich Über- oder Unterlastung der Agenten, wirkt sich direkt auf die Produktivität und Servicequalität im Service Request Management aus. Eine ausgewogene Zuweisung ist der Schlüssel zur operativen Exzellenz.ProcessMind analysiert die Arbeitslasten der Agenten und die Aufgabenverteilung in der ServiceNow-Umgebung und identifiziert, wo Ressourcen überlastet oder unterausgelastet sind. Es zeigt Möglichkeiten auf, Arbeitslasten neu zu verteilen und die Agenten-Zuteilung zu optimieren, wodurch die Gesamtauslastung der Ressourcen um 15% verbessert und Mitarbeiter-Burnout verhindert wird.

Eine ineffiziente Zusammenarbeit mit externen Anbietern kann zu erheblichen Verzögerungen und zusätzlichen Kosten im Service Request Management führen, insbesondere bei Diensten, die Unterstützung Dritter erfordern. Die Optimierung dieser Interaktion ist unerlässlich.ProcessMind bildet den gesamten Prozess der Lieferantenbindung innerhalb von ServiceNow ab, von der Initiierung bis zum Abschluss, und identifiziert spezifische Aktivitäten oder Wartezeiten, die den Zyklus verlängern. Es hilft dabei, Bereiche für Automatisierung oder verbesserte Kommunikation zu identifizieren, Lieferanteninteraktionen zu optimieren und den Zyklus um 20% zu verkürzen.

Ohne ein tiefes Verständnis, warum Prozessprobleme auftreten, können Organisationen keine dauerhaften Lösungen implementieren, was zu wiederkehrenden Problemen im Service Request Management führt. Eine effektive Ursachenanalyse ist maßgeblich für kontinuierliche Verbesserungen.ProcessMind ermöglicht eine detaillierte Drill-down-Analyse von Prozessabweichungen und deren Einflussfaktoren innerhalb von ServiceNow. Es hilft, häufige Vorläufer von Fehlern oder Verzögerungen zu identifizieren und liefert Datengestützte Erkenntnisse, um die Effektivität der Ursachenanalyse zu verbessern und zukünftige Vorkommnisse zu verhindern.

Nichteinhaltung interner Richtlinien oder externer Vorschriften im Service Request Management kann zu erheblichen finanziellen Strafen, rechtlichen Problemen und schwerwiegenden Reputationsschäden führen. Die Einhaltung von Regeln ist von größter Bedeutung.ProcessMind vergleicht automatisch die tatsächliche Prozessausführung in ServiceNow mit vordefinierten Compliance-Regeln und idealen Prozessmodellen. Es hebt jede Abweichung und nicht konforme Aktivität hervor, bietet sofortige Transparenz über potenzielle Risiken und ermöglicht es Organisationen, eine 100%ige Compliance sicherzustellen.

Eine schlechte Serviceerfahrung wirkt sich direkt auf die Kundenzufriedenheit und -loyalität aus. Die Verbesserung der gesamten Customer Journey für Nutzer des Service Request Managements ist ein primäres Ziel für jedes Unternehmen, das starke Kundenbeziehungen aufbauen möchte.ProcessMind identifiziert spezifische Schwachstellen und Ineffizienzen im End-to-End Service Request Management Prozess innerhalb von ServiceNow, die sich direkt auf die Benutzererfahrung auswirken. Durch die Optimierung von Wartezeiten, die Reduzierung von Nacharbeiten und die Straffung von Interaktionen trägt es dazu bei, die gesamte Servicequalität zu verbessern und die Kundenzufriedenheitswerte um 10% oder mehr zu steigern.

Der 6-Schritte-Verbesserungspfad für das Service Request Management

1

Vorlage herunterladen
2

Exportieren Sie Ihre Daten
3

Laden Sie Ihren Datensatz hoch
4

Prozess analysierenn
5

Verbesserungen umsetzen
6

Überwachen Sie Ihren Prozess
1

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Was ist zu tun

Greifen Sie auf die vorgefertigte Excel-Vorlage zu, die speziell für Service-Request-Management-Daten entwickelt wurde, um die korrekte Struktur für die Analyse sicherzustellen.

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Bedeutung

Eine standardisierte Vorlage vereinfacht die Datenaufbereitung und stellt sicher, dass alle notwendigen Informationen konsistent für eine genaue Prozessanalyse erfasst werden.

Erwartetes Ergebnis

Eine fertig auszufüllende Excel-Vorlage für Ihre ServiceNow Service-Request-Management-Daten.

WAS SIE ERHALTEN

Verzögerungen präzise identifizieren für schnellere Service-Lösungen

ProcessMind visualisiert Ihren gesamten Service Request Management Prozess und deckt versteckte Verzögerungen und ineffiziente Pfade auf. Gewinnen Sie klare Einblicke in tatsächliche Workflows, um Lösungszeiten zu optimieren.
  • Visualisieren Sie End-to-End-Service-Requestn-Workflows.
  • Genaue Engpässe in ServiceNow identifizieren
  • Workflows für schnellere Lösungen optimieren
  • Kundenzufriedenheit und Effizienz steigern
Discover your actual process flow
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Identify bottlenecks and delays
Identify bottlenecks and delays
Analyze process variants
Analyze process variants
Design your optimized process
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TYPISCHE ERGEBNISSE

Greifbare Verbesserungen im Service Request Management

Diese Resultate verdeutlichen häufige Verbesserungen, die beobachtet werden, wenn Organisationen Process Mining auf ihre Service Request Management Prozesse anwenden. Durch die Analyse detaillierter Service Request ID Daten aus Systemen wie ServiceNow können Teams Ineffizienzen genau bestimmen und Workflows optimieren.

0 %
Schnellere Lösungszeiten

Durchschnittliche Verkürzung der Durchlaufzeit

Process Mining identifiziert und beseitigt Verzögerungen, optimiert den Service-Requestn-Lebenszyklus von der Erstellung bis zur Lösung und führt zu einer schnelleren Servicebereitstellung.
0 %
Verbesserte SLA-Compliance

Zunahme der fristgerecht bearbeiteten Anfragen

Durch die genaue Bestimmung von Aktivitäten, die zu SLA-Verstöße führen, können Organisationen proaktiv Engpässe und Prozessabweichungen angehen und so sicherstellen, dass mehr Anfragen pünktlich gelöst werden.
0 %
Weniger Nacharbeit, mehr Effizienz

Rückgang bei wiederholten oder erneut geöffneten Anfragen

Process Mining deckt die Ursachen für Nacharbeit auf, wie unvollständige Informationen oder inkorrekte Erstlösungen, wodurch unnötiger Aufwand drastisch reduziert und der Erfolg beim ersten Versuch verbessert wird.
0 %
Höhere Standardisierung

Erhöhung der Konsistenz der Prozesspfade

Durch die Abbildung tatsächlicher Prozessvariationen gegenüber idealen Abläufen können Unternehmen Best Practices durchsetzen, Abweichungen reduzieren und die operative Konsistenz über alle Service-Requestnn hinweg verbessern.
0 %
Optimierte Übergaben

Reduzierung der Agenten-Neuzuordnungen

Identifizieren und minimieren Sie übermäßige oder ineffiziente Übergaben zwischen Agenten und Teams, um die Anfragenlösung zu beschleunigen und problemlosere, direktere Verarbeitungspfade zu sicherstellen.

Die Resultate variieren je nach Prozesskomplexität und Datenqualität. Diese Zahlen stellen typische Verbesserungen dar, die bei Implementierungen beobachtet wurden, und sind keine Garantien für spezifische Fälle.

Empfohlene Daten

Beginnen Sie Ihre Analyse mit diesen Schlüsselattributen und -aktivitäten.
Neu bei Event-Logs? Erfahren Sie wie Sie ein Process-Mining-Event-Log erstellen.

Attribute

Wichtige Datenpunkte für die Analyse erfassen

Der eindeutige Identifikator für jeden Service-RequestnDatensatz.

Bedeutung

Dies ist die obligatorische Case-ID. Sie verbindet alle zusammenhängenden Aktivitäten zu einer einzigen Prozessinstanz und ermöglicht die Analyse von Prozessflüssen, Variationen und Durchlaufzeiten.

Der Name des spezifischen Ereignisse oder den Antrag bearbeitet.er Aufgabe, das/die innerhalb des Lebenszyklus der Service-Requestn aufgetreten ist.

Bedeutung

Dies ist ein obligatorisches Attribut, das die Schritte im Process-Map definiert. Es ist die Basis für alle Prozessanalysen, einschließlich der Entdeckung von Engpässen, Nacharbeitsschleifen und Compliance-Verstößen.

Der Zeitstempel, der angibt, wann eine Aktivität oder ein Event begonnen hat.

Bedeutung

Dies ist ein obligatorischer Zeitstempel für die korrekte Reihenfolge der Ereignisse. Er ist die Basis für alle leistungs- und zeitbasierten Analysen, einschließlich Zykluszeit und Engpassidentifizierung.

Der einzelne Benutzer, der zu einem bestimmten Zeitpunkt für die Bearbeitung der Service-Requestn verantwortlich ist.

Bedeutung

Ermöglicht die Analyse der Arbeitslast von Agenten, der Leistung und der Übergaben. Dies ist wichtig für das Ressourcenmanagement und die Identifizierung von Engpässen, die mit bestimmten Personen verknüpft.

Das Team oder den Antrag bearbeitet.ie Gruppe, die für die Bearbeitung der Service-Requestn verantwortlich ist.

Bedeutung

Verfolgt die Arbeitsverteilung über Teams hinweg, hebt teamübergreifende Übergaben hervor und hilft bei der Identifizierung teamspezifischer Engpässe oder Leistungsprobleme.

Die Prioritätsstufe der Service-Requestn, die ihre Dringlichkeit beeinflusst.

Bedeutung

Ermöglicht die Segmentierung von Anfragen, um zu überprüfen, ob hochpriorisierte Elemente schneller verarbeitet werden. Dies ist maßgeblich für die SLA-Analyse und die Ressourcenallokation.

Der aktuelle Betriebsstatus der Service-Requestn.

Bedeutung

Bietet Einblicke in den Status der Anfrage zu jedem Zeitpunkt und ermöglicht die Analyse von Wartezeiten, Warteschlangen und der Dauer spezifischer Prozessphasen.

Die primäre Klassifikation der Service-Requestn, wie Hardware oder Software.

Bedeutung

Ermöglicht eine effektive Segmentierung und den Vergleich von Prozessen über verschiedene Servicetypen hinweg, um kategoriespezifische Probleme und Optimierungsmöglichkeiten zu identifizieren.

Ein Boolesches Flag, das anzeigt, ob die Service-Requestn innerhalb des vereinbarten Service Level Agreements gelöst wurde.

Bedeutung

Misst die Leistung direkt anhand der Serviceverpflichtungen und ermöglicht eine Ursachenanalyse von SLA-Verstöße durch den Vergleich konformer und nicht-konformer Fälle.

Aktivitäten

Prozessschritte zur Verfolgung und Optimierung

Diese Aktivität markiert den Beginn des Service-Requestn-Lebenszyklus, protokolliert, wenn ein Benutzer eine Anfrage über den Servicekatalog einreicht. Das System erfasst dies als Erstellungsereignis eines neuen Datensatzes in der Tabelle sc_req_item (Requested Item).

Bedeutung

Dies ist das primäre Start-Event für den Prozess. Es ist wichtig für die Berechnung der Gesamtzykluszeit und die Analyse von Anfragenvolumen und Einreichungsmustern.

Diese Aktivität signalisiert, dass die Anfrage offiziell genehmigt wurde und zur Erfüllungsphase übergehen kann. Sie wird erfasst, wenn ein Genehmiger den zugehörigen GenehmigungsDatensatz als 'approved' markiert.

Bedeutung

Dieser wichtige Meilenstein markiert den Übergang von der Genehmigungsphase zur Erfüllungsphase. Die Analyse der Zeit, die benötigt wird, um diesen Schritt zu erreichen, ist maßgeblich, um Verzögerungen vor der Erfüllung zu verstehen.

Diese Aktivität tritt auf, wenn ein bestimmter einzelner Agent zur Bearbeitung der Service-Requestn zugewiesen wird. Sie wird durch die Überwachung von Änderungen im Feld 'Zugewiesen an' der Anfrage oder ihrer Erfüllungsaufgaben erfasst.

Bedeutung

Dies ist maßgeblich für die Messung von Übergaben, die Berechnung agentenspezifischer Arbeitslasten und die Analyse von Wartezeiten, bevor eine Person mit der Bearbeitung einer Anfrage beginnt.

Tritt auf, wenn der Erfüllungsagent weitere Informationen vom ursprünglichen Anfragenden benötigt, um fortzufahren. Dies wird in der Regel abgeleitet, wenn der Status der Anfrage zu einem Wert wie 'Awaiting Benutzer Info' geändert wird.

Bedeutung

Diese Aktivität ist maßgeblich für das Dashboard 'Anfragender Informationsverzögerungsanalyse', um die durch Wartezeiten auf externe Benutzereingaben verlorene Zeit zu quantifizieren.

Diese Aktivität zeigt an, dass der Erfüllungsagent die Arbeit abgeschlossen und eine Lösung bereitgestellt hat. Sie wird erfasst, wenn der Status der Anfrage auf 'Resolved' oder einen ähnlichen Status aktualisiert wird.

Bedeutung

Dies ist ein kritischer Meilenstein, der in der Regel die SLA-Uhr stoppt. Er markiert das Ende der aktiven Erfüllungsarbeit und ist ein Schlüsselbestandteil der Berechnung der gesamten Lösungszeit.

Markiert das endgültige, definitive Ende des Service-Requestn-Lebenszyklus. Dies geschieht in der Regel automatisch nach einer bestimmten Zeit im Status 'Resolved', in der den Antrag bearbeitet.er Benutzer die Anfrage wieder öffnen kann.

Bedeutung

Dies ist das primäre erfolgreiche End-Event für den Prozess. Die Zeit zwischen 'Resolved' und 'Closed' kann auch analysiert werden, um automatische Abschlussrichtlinien zu verstehen.

FAQs

Häufig gestellte Fragen

Process Mining hilft, indem es den tatsächlichen Fluss von Service-Requestnn von der Einreichung bis zur Lösung visualisiert. Es deckt Engpässe in Genehmigungs-Workflows auf, identifiziert übermäßige Nacharbeit und beleuchtet ineffiziente Übergaben zwischen Agenten. Diese tiefgehende Einsicht ermöglicht es Sie, genaue Bereiche für die Optimierung zu identifizieren, was zu schnelleren Lösungszeiten und verbesserter Effizienz führt.

Um zu beginnen, benötigen Sie in der Regel historische Event-Logs aus Ihrem ServiceNow Service Request Modul. Zu den wichtigsten Datenpunkten gehören die Service Request ID als Case-ID, Aktivitätsnamen und Zeitstempels für jede Aktivität. Informationen über den ausführenden Agenten, Statusänderungen und relevante Anfragedetails sind ebenfalls wertvoll für eine tiefere Analyse.

Daten können aus ServiceNow mittels verschiedener Methoden extrahiert werden, wie direkten Datenbankabfragen, Standard-Berichtsexporten oder API-Integrationen. Viele Process-Mining-Tools bieten auch vorgefertigte Konnektoren für ServiceNow an, die die Extraktion von Event-Logs in das erforderliche Format vereinfachen. Stellen Sie sicher, dass die extrahierten Daten Zeitstempel und einen eindeutigen Fallbezeichner für jede Anfrage enthalten.

Sie können erhebliche Verbesserungen erwarten, wie eine Reduzierung der Bearbeitungszeit von Anfragen, eine bessere SLA-Einhaltung und eine Verringerung von Nacharbeiten. Process Mining hilft, zentrale Anfragewege zu standardisieren, die Ressourcennutzung zu optimieren und die Informationsbeschaffung zu beschleunigen. Letztendlich führt dies zu einer gesteigerten Kundenzufriedenheit und Compliance.

Moderne Process-Mining-Plattformen sind auf Benutzerfreundlichkeit ausgelegt und verfügen oft über intuitive Benutzeroberflächen und vorgefertigte Konnektoren für Systeme wie ServiceNow. Während ein gewisses Verständnis Ihrer ServiceNow-Datenstruktur von Vorteil ist, ist tiefgehendes Coding-Fachwissen in der Regel nicht erforderlich. Der Fokus liegt eher auf der GeschäftsProzessanalyse als auf komplexer technischer Entwicklung.

Die anfängliche Datenextraktion und Modellgenerierung kann oft innerhalb weniger Wochen abgeschlossen werden, abhängig vom Datenvolumen und der Komplexität. Greifbare Erkenntnisse, wie identifizierte Engpässe und Nacharbeitsschleifen, können fast unmittelbar nach der ersten Analyse entstehen. Die Umsetzung von Verbesserungen und die Beobachtung ihrer Auswirkungen dauert in der Regel mehrere Wochen bis einige Monate.

Ja, Process Mining eignet sich hervorragend für die Compliance. Es kann Abweichungen von vordefinierten Prozessregeln und SLAs automatisch erkennen und bietet einen klaren Audit-Trail. Sie können schnell Fälle von SLA-Verstöße identifizieren, deren Ursachen verstehen und sicherstellen, dass interne Richtlinien, wie spezifische Genehmigungsschritte, konsequent eingehalten werden.

Process Mining ergänzt Ihre bestehenden Berichts- und Analysetools, anstatt sie zu ersetzen. Während traditionelle Tools Sie sagen, "was" passiert ist, erklärt Process Mining "wie" und "warum" es passiert ist, indem es den End-to-End-Prozessfluss visualisiert. Es bietet ein tieferes, diagnostisches Verständnis, das traditionelle Dashboards nicht bieten können, und leitet gezielte Verbesserungen an.

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